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关系图谱 Graphify ​

一个把「任意目录」变成「可交互知识图谱」的 Claude Code Skill。GitHub 41.8K ⭐。

一句话介绍 ​

在 Claude Code 里输入 /graphify .，它会读取当前目录下的代码、文档、PDF、截图、白板照片，构建一张持久化的知识图谱，还给你一份「结构报告 + 可交互 HTML 图」。

解决什么问题 ​

  • 接手陌生老项目：以前挨个读文件、画关系图、问同事，至少一两周；用 Graphify 3 分钟看到全局结构，当天能定位改哪里。
  • 重构前评估影响：手动 grep 引用容易漏；图谱直接告诉你「改这个文件会影响哪些模块」。
  • 给新人介绍项目：口头讲半天不如直接甩图谱。
  • Karpathy 式 /raw 文件夹：论文、推文、截图、笔记一锅端，比原文查询节省 71.5× 的 token。

核心特性 ​

能力说明
多模态输入代码（tree-sitter AST）+ 文档 + PDF 引文挖掘 + 图片（Claude Vision，任意语言）
持久化图谱graph.json 存盘，隔几周还能直接查询，不用重新扫描
增量更新SHA256 缓存，--update 只处理变更文件；--watch 后台自动同步；hook install 挂 git post-commit
边可信度标注每条关系标记 EXTRACTED / INFERRED / AMBIGUOUS——分得清「看到的」和「猜的」
多种导出交互式 graph.html、Obsidian 库、--wiki Wikipedia 风格文章、SVG、GraphML（Gephi/yEd）、Neo4j Cypher、MCP stdio server
分析产物God nodes（枢纽节点）、Surprising connections（意外连接及原因）、Suggested questions（图谱最能回答的问题）

安装 ​

前置：Claude Code + Python 3.10+

bash
pip install graphifyy && graphify install
# 或（macOS/Windows 更稳）
pipx install graphifyy

PyPI 包名临时叫 graphifyy，CLI 和 skill 命令仍是 graphify。

也支持 Codex、Cursor、Gemini CLI 等主流 AI 编程工具。

常用命令 ​

bash
/graphify                              # 当前目录
/graphify ./raw --mode deep            # 更激进的推断
/graphify ./raw --update               # 增量重扫
/graphify ./raw --watch                # 后台自动同步
/graphify ./raw --wiki                 # 生成 agent 可爬的 wiki

/graphify add https://arxiv.org/abs/1706.03762    # 拉论文进图谱
/graphify add https://x.com/karpathy/status/...   # 拉推文进图谱

/graphify query  "what connects attention to the optimizer?"
/graphify path   "DigestAuth" "Response"
/graphify explain "SwinTransformer"

graphify hook install                  # git post-commit 自动重建图谱

输出结构 ​

graphify-out/
├── graph.html       # 交互图：点节点、搜索、按社群过滤
├── obsidian/        # 直接当 Obsidian 库打开
├── wiki/            # --wiki：index.md + 每个社群一篇文章，给 agent 读
├── GRAPH_REPORT.md  # 枢纽节点 / 意外连接 / 推荐问题
├── graph.json       # 可持久化查询
└── cache/           # SHA256 缓存

支持文件类型 ​

类型扩展名抽取方式
代码.py .ts .js .go .rs .java .c .cpp .rb .cs .kt .scala .phptree-sitter AST + call-graph
文档.md .txt .rstClaude 抽概念和关系
论文.pdf引文挖掘 + 概念抽取
图片.png .jpg .webp .gifClaude Vision（截图/图表/多语言均可）

技术栈 ​

NetworkX + Leiden 社群发现（graspologic）+ tree-sitter + Claude + vis.js。不依赖 Neo4j、无需服务端，完全本地跑。

实测收益 ​

语料文件数Token 缩减
Karpathy 仓库 + 5 篇论文 + 4 张图5271.5×
Graphify 源码 + Transformer 论文45.4×
httpx（合成 Python 库）6~1×

规模越大收益越大——6 个文件塞得进 context 意义不大，52 个文件混合语料时优势显著。

适用场景速记 ​

  • 接手/评估陌生代码库
  • Karpathy 式知识垃圾场（论文+截图+笔记）
  • 多 agent 并行改代码时，图谱在后台自动同步作为共享地图
  • 需要给团队/新人做项目 onboarding 可视化